我正在尝试对单词进行聚类，并且我已经使用texthero计算了pca和k均值。 这是我的数据帧。 ? 我想要使用散点图，但是我什么也得不到，只是空白。我是不是遗漏了什么？ ?
浏览 17提问于2021-11-06得票数 0
对数据集样本进行主成分分析，保留前两个分量向量.I，然后用k=3计算前两个分量的k均值聚类，然后根据聚类组的前两个特征函数和颜色绘制二维散点图。我用散点图完成了所有的事情，但是当我看到这个图时，我无法区分哪些样本是聚在一起的，所以我想将样本标签添加到散点图中的各个点。有人能建议我怎么做吗？tdata<-t(subdata)dat.loadings <-<em
浏览 1提问于2013-08-07得票数 2
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我正在地图上预测一口新井的行为。我所拥有的数据是一个网格及其属性的地图(其中9个)，以及一组井，其中每个井在地图上的位置。每口井我有4个输出。假设我的网格中有20万个单元格，这意味着我的输入中至少有9*20万个特征，除了高维外，这些属性对于所有井都是相同的，但同时它们也很重要，我需要使用它们。因此，我的问题是，如何使用映射及其属性来选择输入特性，而不需要对每个井进行冗余？
浏览 0提问于2017-04-03得票数 -1
我基于TFIDF向量器对文本数据进行聚类。代码运行得很好。它将整个TFIDF向量器的输出作为K均值聚类的输入，并生成散点图。相反，我只想将基于TF-IDF分数的前n个术语作为输入发送到k-means聚类。有没有办法做到这一点？(n_components=pca_num_components).fit_transform(x)
for index, instance inenumerate(reduced_data):
浏览 21提问于2019-09-09得票数 2
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这个问题与我在这里发布的一个有关。我的海运散点图代码如下：import pandas as pddf['First PCA dimension'] = [1,2,3,4]df['Third PCA dimen
浏览 0提问于2020-02-18得票数 1
我试图把我的头绕在VAE的周围，并且很难理解当人们绘制潜在空间的散点图时所看到的是什么。我想我理解瓶颈概念；我们从N输入维到H隐维到Z维高斯和Z均值，以及Z方差值。例如，这里 (它基于官方的PyTorch VAE实例)、N=784, H=400和Z=20。
当人们制作二维散点图时，他们实际上画的是什么？在上面的例子中，瓶颈层是20维的，这意味着有40个特性(包括\mu和</
浏览 0提问于2019-04-09得票数 2
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]].valuesprincipalComponents = pca.fit_transform(x)
bb = pca.explained_variance_.sum() print (bb)给予：7.952215165291998 np.cumsum((pca.explained_variance_))给予：[4.87586249 7.95221329] pca<
浏览 44提问于2019-08-29得票数 2
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我刚刚开始学习R闪亮，并试图创建一个闪亮的应用程序，为主成分分析生成散点图，并允许用户在X和Y轴的散点图上选择各种主组件。我知道如何编写R代码来进行PCA，但我似乎无法获得闪亮的应用程序来满足我的需求。我试过遵循Iris kmeans集群的示例，但我很难获得散点图。到目前为止，我的代码如下(P.S.我的原始数据集将基因作为行，样本作为列(第1至10列为癌症样本，11至20为正常)：
浏览 2提问于2019-12-01得票数 1
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JS或R中的置信椭圆公式
、、、
：PCA的散点图(图)。在JS中作图。我使用Rtools将PCA数据推送到客户端。我似乎找不到一个直接向前公式的CI椭圆。我在R中遇到了很多理论和例子，它们给出了最终的结果--椭圆(可以用ggplot或CRAN来绘制它)。但是我正在寻找一个公式，我可以在客户端用它来插上我的散点图点，计算椭圆，或者更好的是，在R中的一个函数，给我一个椭圆<em
浏览 7提问于2016-12-07得票数 0
我有一些17D的食品数据，我想做一个2D主成分分析图： ["Scotland", ]
我用以下方式运行PCA= "food"]]
import sklearn.decomposition
pca =
浏览 0提问于2017-05-23得票数 2
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作为练习，我对虹膜数据进行了PCA。下面是我的代码：from sklearn.preprocessing import StandardScalerpca= PCA(
浏览 0提问于2015-11-05得票数 0
pca.components_是装载的吗？我很确定这是真的，但我正试图跟随一篇研究论文，我从他们的负载中得到了不同的结果。我在滑雪文档里找不到它。
浏览 3提问于2016-04-03得票数 8
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我需要将PCA应用于图像，为前两个PC制作二维散点图，并识别高密度的区域，这些区域被进一步视为ROI (感兴趣区域)。基本上，它是用于图像分割的PCA。下面是我的初始代码，在这里加载和规范化几幅图像(顺便说一句，直方图均衡化是在PCA之前对图像进行规范化的正确方式吗？)并尝试对其中之一进行PCA：from skimage import exposure
import o
浏览 3提问于2017-09-01得票数 1
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我一直试图使用自动绘图(在ggfortify R包中)来绘制PCA坐标中的数据点。对于数据矩阵D2，在主成分1+2的空间内产生一个点的散点图很好。然而，PCA分量1+2只解释了大约30%的协方差，我想对PCA 1+3、2+3和3+4等做同样的解释。自图中是否有一个简单的论点可以让我这样做，如果没有，我可以使用的
浏览 2提问于2017-07-11得票数 2
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如何添加一条最适合散点图的线条
、、、、
我目前正在使用Pandas和matplotlib来执行一些数据可视化，并且我希望在我的散点图中添加一条最适合的行。这是我的代码：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef PCA_scatter(filename):
data = panda.r
浏览 7提问于2016-05-15得票数 20
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对于我的数据集，我想更改显示在3d散点图中的“标签”数据的颜色，但是我没有成功。我一直得到这些默认的颜色：这是我正在使用的代码：import osfrom matplotlib import-1', 'y':'PCA-2','z':'PCA-3'},
浏览 6提问于2022-06-21得票数 0
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我的r²和方程在使用visreg函数的散点图上显示不出来 library(visreg)visreg(variable1_lm , "variable2", gg = TRUE) 我应该使用什么代码才能在它上面显示？
浏览 22提问于2021-08-10得票数 0
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我使用巧妙的HTML格式生成了一个散点图，并使用了一个通用的数据格式。我知道在生成图HTML之前可以突出显示某些数据点(例如，用不同的颜色)。我用来生成数据和分散数据的代码： EV1 = pca$eigenvect[,1],
EV2 = pca$eigenvect[,
浏览 1提问于2017-02-28得票数 2
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我最初的data是一个195x22记录集，它包含对患有或不患有帕金森病的人的声音测量。在向量195x1中，我有一个status，它要么是1/0。问题是，我无法从我的散点图中分辨出病人或健康人的哪些点(我无法将其与status联系起来)。我希望我的散点图有一个红点如果健康(status=0)和绿色如果生病(status=1)。biplot(coeff(:,1:2), ...
'
浏览 7提问于2013-09-27得票数 4
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